Hive数据仓库实践 视频教程

莫莫莫

课程介绍：本课程将从Hive的基本概念入手，深入解析Hive的使用方式、HQL语法以及常用的仓库模式设计和Hive优化方法，并对未来Hive的发展和高级特性做一些简单介绍，并通过最后的案例实践巩固学习内容。通过本课程的学习，将能够胜任大多数互联网场景下的大数据分析和数据开发任务。

9 [7 _# {7 h2 V; L; Z1 h* r适用人群：面向数据分析和数据开发，希望从事和进一步了解互联网数据仓库以及数据分析的学员。课程目录：

第一课 Hadoop与MapReduce

• 1) Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
  
• 2) Hive的版本演进与目前现状
  ! s% w% ]1 z/ v. f/ Z5 R
• 3) 课程实践环境说明4) 实操: Hive/Hadoop预备环境安装
  

第二课 Hive的基本概念与QuickStart

. _/ W) ?1 T$ ~+ T
• 1) Hive的安装部署
  8 X, w% E# ?5 ~+ ?( {
• 2) Hive的基本架构
  
• 3) 启动Hive
  
• 4) Hive命令行
  9 V5 v" P: d4 n3 z- k
• 5) HiveServer与JDBC/ODBC6) 实操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
  

第三课 数据类型与文件格式
& N+ }( {* D6 n+ b0 b

• 1) Hive支持的基本数据类型
  
• 2) Hive支持的集合数据类型3) Hive支持的文件格式与优劣对比
  

第四课 HiveQL：数据定义
% I9 L6 q: R' a3 p0 `2 K1 V

• 1) Hive数据模型
  
• 2) Database
  ' j- B0 P1 g+ v8 t* ?3 N
• 3) Table
  
• 4) Partition
  
• 5) 自定义存储格式
  + T( j  ~% o3 M( h" p8 x# I! l  K
• 6) 自定义表属性
  
• 7) 常用创建/删除/修改表语法8) 实操: HQL 创建/删除/修改操作练习
  8 D$ A% W$ M" g( H, f

第五课 HiveQL：数据操作
5 \3 C1 l& i" E* [8 W# C

" C4 z5 i# X- n9 {4 B* N+ Z
• 1) 加载数据（LoadData）
  
• 2) 从查询计算结果加载数据(Insert Table Select)
  . j$ S5 a- s: }5 X; Q& t) P
• 3) 动态分区(DynamicPartitioning)
  
• 4) CTAS（CreateTableAsSelect）
  
• 5) 导出数据6) 实操: 练习以上数据加载计算和导出操作
  

第六课 HiveQL：数据查询

- H2 f$ N8 c" o. T$ a2 F
• 1) 从最简单的开始
  & F% W" z. ?6 q9 Q3 l
• 2) Select … From
  
• 3) Where条件
  ) c( z! C* Q0 d/ T) a: ?/ C
• 4) Group By条件
  
• 5) Join
  
• 6) 排序（OrderBy/SortBy）
  + S2 m  m* h/ C- Y$ i
• 7) ClusterBy/DistributeBy
  9 w$ [8 l+ S4 h* r9 X  |
• 8) 抽样（Sampling）
  
• 9) Union10) 实操: 练习以上各种查询语法
  9 ^' w% Z2 d/ l* l# m

第七课 Hive函数与自定义函数

• 1) 查看与调用函数
  
• 2) 常用标准函数（UDF）
  8 Y9 N, c# W( k' c) B7 {+ V0 ]" h
• 3) UDAF
  
• 4) UDTF
  : g; M: q& K% I& b
• 5) UDF/UDAF/UDTF开发6) 实操: 练习并完成UDF Java开发的作业
  

第八课 Hive常用模式设计
# c( o0 h% h4 |/ r* t9 d

• 1) 按天做Partition
  * ~' z+ O/ C7 p  b
• 2) 分桶（Bucket）
  
• 3) 压缩
  
• 4) 表Schema变更5) 实操: 练习以上几种仓库设计模式
  6 r# H" `% l. N8 F$ t9 I) y& M

第九课 Hive调优

7 [/ \2 O; x* B: v7 W$ v
• 1) Hive参数说明
  
• 2) Explain查看执行计划
  
• 3) 控制Map/Reduce数
  + o- X. j  N6 ^, N9 z! v- W
• 4) 并行执行
  
• 5) 推测执行
  " N. o1 f5 a4 \' P7 v) a' P- m: c* V
• 6) Join优化
  
• 7) 数据倾斜问题
  
• 8) 动态分区优化9) 实操: 练习并理解不同优化参数下的执行逻辑
  

第十课 Hive新特性与其他

. m! {! c( R" n% r4 B
• 1) Hive on Tez
  
• 2) Hive on Spark
  + C: g: y6 ~' M- o+ p# P
• 3) Hive与HBase集成4) HCatalog
  

第十一课 案例
' `. [- f2 D8 W  W

: \: N& ~% U  h" L
• 1) 广告用户行为分析场景预备
  
• 2) 构建Hive表与数据处理
  ! Y$ A# |: c$ I
• 3) 常用分析案例4) 实操: 完成以上案例作业
  

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